程序1利用newc()函数对网络进行训练,修改权值并对样_第1页
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文档简介

1、程序1:利用newe ()函数对网络进行训练，修改权值并对样本进行 分类判别。%产生指定类别的样本点，并在图中绘制出X=0 1;0 1;elusters=5;points=10;std_dev=0.05;P=nngene(X,elusters,points,std_dev);plot(P(1,:),P(2,:),'+r');title(' 输入样本向量 ');xlabel('p(1)');ylabel('p(2)');%建立网络net=newe(0 1;0 1,5,0.1);%设置神经元数目为 5%得到网络权值，并在图上绘制出fi

2、gure; plot(P(1,:),P(2,:),'+r');w=net.iw1hold on;plot(w(:,1),w(:,2),'ob');hold off;title(' 输入样本向量及初始权值 ');xlabel('p(1)');ylabel('p(2)');figure;plot(P(1,:),P(2,:),'+r');hold on;%训练网络net.trainParam.epochs=7;net=init(net);net=train(net,P);%得到训练后的网络权值，并在图上绘

3、制出 w=net.iw1plot(w(:,1),w(:,2),'ob');hold off;title(' 输入样本向量及更新后的权值 ');xlabel('p(1)');ylabel('p(2)');a=0;p=0.6;0.8;a=sim(net,p) 程序 2：利用 adapt （）函数对预测信号进行跟踪训练，并得出训练 值与目标值之间的差异。%分别定义两段时间Timel和Time2,对应信号的不同频率时段Time1=0:0.05:4;Time2=4.05:0.024:6;Time=Time1 Time2;%得到待预测的目标信

4、号T=cos(Time1*4*pi) cos(Time2*8*pi);T=con2seq(T);%绘出目标信号的曲线，并指定给输入figure;plot(Time,cat(2,T:);xlabel(' 时间 ');ylabel(' 目标 ');title(' 待跟踪的目标信号 ');P=T;%生成线性网络lr=0.1;dalays=1 2 3 4 5;net=newlin(minmax(cat(2,P:),1,dalays,lr); %对网络进行自适应训练 net,a,e=adapt(net,P,T);%绘出预测信号、目标信号及误差信号曲线 figure; plot（Time,cat（2,a:）,Time,cat（2,P:）,'-'）; xlabel（' 时间 '）;ylabel（' 目标、预测值 '）;title（' 目标信号及预测结果 '）;figure;plot（Time,cat（2,e:）

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